基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法

针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。     

多弹头导弹攻击地面目标的研究

本文将多弹头分导化为一维显式导引问题来讨论,然后讨论攻击地面目标问题。本文主要有两部分内容:其一是化为一维导引问题,以旋转着的对称球形地球为模型,在一般条件下讨论了Mayer型最优导引律、实时导引、导引与关机的实现等问题。其二,将显式导引与冲量式投放子弹头相结合,讨论了攻击母弹落点附近地面上的多目标问题,导出了相应的计算公式。文章提及了全导式分导,将它归结为子弹的显式导引。     

弹道式导弹弹道多目标优化研究

以某导弹飞行程序设计为例进行了弹道式导弹弹道多目标优化研究。针对弹道设计中的多种约束和要求,建立了弹道多目标参数优化问题的目标规划法数学模型,进而采用约束变尺度法解决了最大射程及任一给定射程飞行程序选择问题,并进行了参数分析。为得到全局最优解,用正交试验法求取初始点;为提高梯度计算精度及速度,引入正交试验求梯度的方法,并作了改进,结合偏差积分法提出了新的梯度计算方法。     

多弹头分导的制导方程

本文论述了散弹式和分放式两种类型的多弹头分导的制导方程。全文分为三部分。第一部分讨论了散弹式子弹落点围绕母弹落点的散布规律,子弹落点同分导点的弹道参数的关系,散布方程的精确度和利用弹上数字计算机的现实可能性。第二部分是分放式,包括大气层外分导最佳化的数学模型,一类特殊弹道分导起点的定量结果,最佳推力方向的选择,准最佳ε—和ε~*—制导方案及若干数值结果。最后考虑了地球旋转对制导的影响,同时提出一些制导法。关于多弹头再入机动飞行器及摄动制导的实现问题曾在[3]和[4]中作了研究。     

供火箭推进空间飞行用的一般显式最优制导规律

本文对火箭推进的制导飞行器,推导了一种显式最优制导方法并得到了应用。该方法为动力飞行制导中所遇到的多种边值问题提供了一般解法。控制规律的推导是很简单的,它避免了使用一些难度较大的专门数学。这种制导方法叫作E制导。这种方案最本质的特点是E矩阵,它把现时的边值条件和需用边值条件之间的分离划成为推力分配制导系数。这些系数决定着推力加速度沿被控坐标轴的分配要求。制导规律可以控制终端的位置坐标以及终端的速度分量并能控制可调推力和固定推力火箭。由于E制导具有这种普遍性的特点,所以该方法特别适用于那些具有多种要求的复杂的空间任务。对执行这种多用途任务的动力飞行制导程序作了介绍。通过把适当数量的预存程序中的子程序联结起来的办法,可以为每种类型的动力飞行制导问题提供程序方案。利用计算机的开关、转移和判定能力,可以把多用途动力飞行制导程序调整为适合于数字计算机所需要的程序。     

准最优增量搜索效率分析

在对极限搜索圆进行特殊分割的条件下,导出准最优增量搜索和准最优总量搜索发现目标概率的计算公式,并通过对搜索力变化时两种发现概率的比较,得出了准最优增量搜索优于准最优总量搜索的重要结论.     

弹道导弹飞行时间偏差修正方法北大核心

为实现弹道导弹精确时间协同作战,需要对出现的飞行时间偏差进行控制。根据摄动理论将飞行时间偏差在末修段预定点展开成速度和位置的线性形式,建立修正飞行时间偏差所需速度增量方程组,求出修正所需速度增量、推力作用时间和方向,利用末修发动机对飞行时间偏差进行修正。仿真计算表明:该方法可有效修正导弹飞行时间偏差。     

弹道导弹飞行时间偏差修正方法

为实现弹道导弹精确时间协同作战,需要对出现的飞行时间偏差进行控制。根据摄动理论将飞行时间偏差在末修段预定点展开成速度和位置的线性形式,建立修正飞行时间偏差所需速度增量方程组,求出修正所需速度增量、推力作用时间和方向,利用末修发动机对飞行时间偏差进行修正。仿真计算表明:该方法可有效修正导弹飞行时间偏差。     

通信受限下分布式多传感器协同跟踪算法

在分布式多传感器目标跟踪系统中,由于局部融合中心(LFC)的物理限制(如:有限的频率信道、处理器容量有限等),只能接收有限个传感器的传送数据。此外,信息传输的方式也将影响传感网的使用寿命,因此,研究了通信受限下的分布式多传感器目标协同跟踪问题。首先对监视区内分布的传感器进行聚类分簇形成若干个子网,接着从通信能耗的角度出发,对传感器采集信息的传递路径进行最优路径规划;进而对子网局部状态进行估计,在子网信息融合中,分别采用最大距离和、最大化信息增量两种准则进行最佳传感器选择,最后通过各子网全局航迹融合实现分布式多传感器协同跟踪。仿真验证了算法的有效性。     

最优搜索力的确定及增量搜索计划

当静止目标位置服从圆正态分布时,提出了在一定的期望搜索效果前提下确定需参加搜索的最优搜索兵力的求算方法,导出了在首轮搜索未果时追加搜索力进行后续搜索的最优增量搜索计划,并且证明了最优总量搜索(即一次性搜索)与最优增量搜索效率相等的重要结论。